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摘要:
通过比较发动机多工况排放的台架测试与基于燃烧产物成分的化学平衡方程推导结果,表明各种以燃烧产物组分分析空燃比(A/F)的方法所得值不同.提出以神经网络非线性映射能力,建立发动机各工况点燃烧产物组分和A/F之间的相关关系,以已知信息作为神经网络的输入和输出,构建训练样本.经过对样本的学习和训练,应用其内插和外推的泛化能力,实现以燃烧产物组分来精确映射空燃比A/F.消除了各种方法映射A/F的适用条件限制,提高了整个工况范围的A/F映射检测精度,为进一步改善发动机的排放污染提供了参考依据.
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文献信息
篇名 基于神经网络的空燃比分析
来源期刊 制造业自动化 学科 交通运输
关键词 空燃比 燃烧产物成分 神经网络
年,卷(期) 2008,(1) 所属期刊栏目 研究与开发
研究方向 页码范围 26-30
页数 5页 分类号 U464
字数 3215字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-0134.2008.01.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张红健 7 19 2.0 4.0
2 高有山 42 202 7.0 12.0
3 王爱红 26 159 7.0 12.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
空燃比
燃烧产物成分
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
制造业自动化
月刊
1009-0134
11-4389/TP
大16开
北京德胜门外教场口1号
2-324
1979
chi
出版文献量(篇)
12053
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12
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59694
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